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Enregistrement W1989691804 · doi:10.1103/physrevlett.103.241301

Cosmological Tests of General Relativity with Future Tomographic Surveys

2009· article· en· W1989691804 sur OpenAlexafffund
Gong‐Bo Zhao, Levon Pogosian, Alessandra Silvestri, Joel Zylberberg

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsGeneral relativityDark energyTheoretical physicsCurvatureDark matterGravitationTests of general relativityTheory of relativityCosmologyWeak gravitational lensingNeutrinoCOSMIC cancer databaseStatistical physicsClassical mechanicsNumerical relativityAstrophysicsParticle physicsRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future weak lensing surveys will map the evolution of matter perturbations and gravitational potentials, yielding a new test of general relativity on cosmic scales. They will probe the relations between matter overdensities, local curvature, and the Newtonian potential. These relations can be modified in alternative gravity theories or by the effects of massive neutrinos or exotic dark energy fluids. We introduce two functions of time and scale which account for any such modifications in the linear regime. We use a principal component analysis to find the eigenmodes of these functions that cosmological data will constrain. The number of constrained modes gives a model-independent forecast of how many parameters describing deviations from general relativity could be constrained, along with w(z). The modes' scale and time dependence tell us which theoretical models will be better tested.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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